칼라는 물체의 특성을 나타내는 고유한 성질 중의 하나로 칼라 정보를 이용하면 물체를 추적하는데 많은 도움을 얻을 수 있다. 그러나 동일한 칼라의 물체일지라도 조명의 상태나 물체의 형태 등에 따라 실제 이미지 상에 나타나는 칼라는 조금씩 다른 칼라값을 갖는다. 따라서 칼라를 이용하여 물체를 표현하기 위해서는 이미지 상에 나타나는 이러한 물체의 칼라 분포를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 또한 한번 모델링된 칼라일지라도 물체가 이동하거나 조명이 변화하게 되면 칼라의 분포가 변화하므로 모델링된 칼라가 이러한 변화에도 적절히 대응할 수 있어야 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 물체의 칼라 분포를 look-up table을 이용하여 모델링하고 추적하는 물체의 칼라 정보를 이용하여 모델링된 칼라 분포를 다시 갱신하는 적응형 look-up table 방법을 제시하였다. 적응형 look-up table은 모든 칼라값을 테이블로 표현하므로 어떠한 칼라 분포도 모델링할 수 있으며 연산시 단순 참조 방식으로 처리되기 때문에 빠른 계산이 가능하다. 또한 look-up table은 지속적으로 갱신되므로 조명의 변화나 물체의 이동 등으로 인한 칼라 분포의 변화에도 적절히 대응할 수 있다. 본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 물체를 추적하는데 적응형 look-up table을 이용함으로써 적응형 look-up table의 타당성을 검증하였다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
본 논문에서는 실외 환경의 실시간 감시 시스템에 응용할 배경 모델링을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 배경 모델링, 오브젝트 검출, 그리고 오브젝트 추적으로 나뉜다. 실시간으로 배경 모델링과 갱신을 수행하고 객체를 추적하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 노이즈 제거를 수행해야 한다. 노이즈 제거를 위하여 메디안 검출 방법을 이용하고 있으나 정렬 시간이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 러닝 윈도우 리스트 (running window list)를 제안하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 배경 모델링과 배경 갱신을 수행하는 방법을 제안한다.
전자전 상황에서 수신기의 수집 변수를 토대로 RF 위협체를 역추적함으로서 효율적인 전자공격을 수행하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양하고 구체적인 전자전 상황에서 위협체 역추적 알고리즘의 성능을 검증할 수 있도록 하기 위하여, 전자파 수집 변수를 바탕으로 레이더 위협체, 전자전 수신기, 전자파 전송환경과 같은 전자전 구성 단위들의 기능을 모델링하여 전자전 송수신 시뮬레이터를 구축한다. 시뮬레이터의 실험 결과는 수 m 정도의 거리 추적 오차와 소수점 이하 크기의 각도 추적 오차를 보이며, 모노펄스 빔폭과 편각의 변화에 따른 각도 추적 오차의 변화가 이론적인 모델링의 결과와 동일한 양상을 보임으로써 레이더 위협체의 거리 및 각도 추적의 동작 원리가 시뮬레이터에 적절하게 반영되었음을 확인할 수 있다. 구축한 전자전 송수신 시뮬레이터는 전자전 수집 시스템에서 추출된 위협체의 특성 변수가 실제 위협체의 특성 변수에서 어떻게 변형되었는지를 관찰하고, 다양한 전자전 상황에서 수집된 변수를 토대로 구성한 위협체 역추적 시스템의 성능을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
본 논문은 국내 다문화 관련 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 다문화와 관련한 국내 학술 문헌을 수집하여 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽 모델링을 통해 토픽을 분석하였다. 이를 통해 국내 다문화 관련 연구에서의 중심 연구 토픽을 시기별로 추적하여 그 변화의 양상을 관찰하였고, 그 결과 핫 토픽으로는 '다문화 사회통합'과 '학교 다문화 교육'이 관찰되었으며 콜드 토픽으로는 '문화정체성과 민족주의' 관련 토픽이 관찰되었다.
본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
본 논문에서 Pan, Tilt 카메라를 이용한 객체 추적을 위하여 초기 지역정보를 이용하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 능동 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 정해지면 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 객체의 크기가 변하더라도 유동적인 객체 판별이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계(Spherical coordinates system)를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 Pan, Tilt 위치는 Pan, Tilt 프로토콜을 이용하여 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 가능하게 한다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
비기능적 요구사항은 대상 시스템이 지원해야 할 기능적 요구사항의 속성 또는 품질로써 소프트웨어 품질 속성으로 반영된다. 또한 비기능적 요구사항은 설계를 결정하기 위한 중요한 기준으로 사용되므로 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 걸쳐 꾸준히 고려하고, 관리해야 한다. 하지만 비기능적 요구사항은 가시성이 없고, 명확히 명세하기가 어려운 특성으로 인해 간과하기 쉽다 따라서 비기능적 요구사항을 실제 모델링에 반영하고, 이를 추적하여 계속적으로 관리하기 일한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 내장형 소프트웨어의 비기능적 요구사항을 모델링 하는 절차를 제안하며, 내장형 소프트웨어의 특성을 가진 지능형 조명 제어 시스템의 사례를 통해 비기능적 요구사항을 반영한 모델링을 수행하고, 다이어그램들 사이' 의 비기능적 요구사항에 대한 추적 과정을 살펴본다
추적성은 소프트웨어 개발자에게 소프트웨어 산출물에 대한 변경을 추적하게 해 준다. 소프트웨어 제품 라인 개발에 있어서의 추적성은 공통성과 가변성을 고려해야 하기 때문에, 개별 제품에서의 추적성보다 복잡하다. 과거 연구에서 제품 라인 개발에서의 제품 피처와 요구사항 간의 추적성 구축을 제시되었다. 그러나 요구사항과 아키텍처 설계 사이의 추적성 구축은 다 대 다 관계와 아키텍처 계층으로 인해 고려해야 할 요소가 더 많다. 본 논문은 이러한 요소들을 고려하여, 제품 라인 개발에서의 요구사항과 아키텍처 사이의 추적성을 모델링하는 체계적인 방법을 제공한다. 또한 사례연구를 통하여 이 방법이 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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